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  • 锂离子电池跨温度健康状态估计的物理约束神经网络

    锂离子电池(lithium-ion batteries, LIBs)健康状态(state of health, SOH)的准确估计是电动汽车(electric vehicles, EVs)与储能系统安全运行的关键。现有数据驱动方法在跨温度场景下泛化能力不足,且

    来源:International Journal of Electrochemical Science

    时间:2026-07-22

  • 基于TS-FVIM优化混合网络的超宽带手术定位

    传统的超宽带(UWB)定位在骨科手术中容易受到器械遮挡和组织反射引起的多径及非视距(NLOS)干扰的影响。本研究将改进的四向量智能元启发式(TS-FVIM)算法与卷积神经网络(CNN)-双向长短期记忆网络-注意力机制(Attention)模型相结合,以抑制UW

    来源:ICT Express

    时间:2026-07-22

  • 可微图神经场用于应力约束下的可制造性拓扑优化

    本文提出了一种基于机器学习的框架,用于自支撑结构的拓扑优化,特别针对增材制造(additive manufacturing, AM)进行定制。通过采用图神经网络(graph neural network, GNN)作为有限元网格上的神经场(neural fie

    来源:Computers & Structures

    时间:2026-07-22

  • 综述:用于入侵检测系统的图神经网络和图自编码器:系统综述、分类法和比较分析

    基于PRISMA的系统综述,专注于基于图的入侵检测系统。引入了一个统一的分类法(taxonomy),涵盖图神经网络(GNN)、图自编码器(GAE)和混合入侵检测系统(IDS)架构。强调了GNN和GAE在检测与分类任务中的互补作用。提供了跨数据集、架构和性能指标

    来源:Computer Networks

    时间:2026-07-22

  • 基于滑模动态神经辨识器的无人水面艇无模型低层级控制

    针对无人水面艇(USV)高度非线性和受外界干扰的动力学特性,研究人员提出了一种基于滑模的动态神经辨识器(SM-DNI),用于实现无模型低层级控制。针对纵荡动力学,研究人员提出了一个一阶SM-DNI,而对于艏摇动力学,则构建了一个二阶SM-DNI。这些辨识器能够

    来源:Applied Mathematical Modelling

    时间:2026-07-22

  • 综述:从图模型到智能决策:时空图神经网络在区域疾病风险预测与病因挖掘中的综述

    背景:区域疾病风险预测是公共卫生预警系统的核心组成部分。传统统计模型和机器学习方法在处理多源异构数据融合、复杂时空依赖建模以及可解释病因挖掘方面存在固有局限,难以满足精准实时公共卫生决策的需求。目的:本综述系统考察了时空图神经网络(ST-GNN)和多源数据融合

    来源:Frontiers in Public Health

    时间:2026-07-22

  • 胎儿酒精谱系障碍:全球视角 看见看不见的:儿童福利服务提供中的胎儿酒精谱系障碍。一篇讨论文章

    摘要:儿童福利系统中的儿童经常经历复杂且重叠的生物心理社会逆境,包括与产前酒精暴露(PAE)和胎儿酒精谱系障碍(FASD)相关的神经发育损伤。尽管有证据表明儿童福利人群中FASD发生率异常高,但识别和应对路径仍然不一致,许多系统缺乏结构化的筛查、评估和干预方法

    来源:Child Protection and Practice

    时间:2026-07-22

  • 一种转录生物传感器揭示了α-酮戊二酸向染色质传递信号的机制

    编辑总结α-酮戊二酸(αKG)是一种代谢物,酶可利用它对染色质进行化学修饰,从而实现正常的基因调控。然而,αKG是如何被输送到细胞核中的这些酶处的,目前尚不清楚。Sternisha等人将一种能感知αKG的转录因子从细菌转移到人类细胞中,用以监测细胞核内的αKG水平。他们发现,线粒

    来源:SCIENCE

    时间:2026-07-22

  • 小鼠丘脑网状核中表达小清蛋白神经元的传入与传出投射

    摘要:目前已在群体层面研究了丘脑网状核中含小清蛋白的阳性神经元的全脑连接特性,但这类神经元的单细胞投射图谱多样性及其相应的电生理差异仍不完全清楚。在本研究中,我们通过神经回路追踪、高分辨率荧光显微断层扫描以及全细胞膜片钳记录技术,系统分析了PV-Cre小鼠中TRNPV神经元的三维

    来源:Progress in Neurobiology

    时间:2026-07-22

  • 睡眠时长与癫痫风险:CACNA1A rs2228130相关抑制性突触功能障碍的孟德尔随机化分析与功能验证

    摘要研究目的利用孟德尔随机化方法评估睡眠特征与癫痫风险之间的因果关联,并通过基因水平富集分析和功能验证来探讨具有高优先级的癫痫风险变异体的作用机制。研究方法采用多种孟德尔随机化方法分析大规模欧洲群体基因组关联研究数据,包括逆方差加权法、MR–Egger法和加权中位数模型,同时进行

    来源:NeuroMolecular Medicine

    时间:2026-07-22


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